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公开(公告)号：CN115736888A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211486782.5
申请日：2022-11-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/08 , A61B5/11 , A61B5/0507 , A61B5/113 , A61B5/00
Abstract: 本发明提供一种基于FMCW雷达的呼吸信号提取方法，通过获得原始雷达信号数据；同时，使用接触式的电阻应变式传感器，检测并记录目标人员的呼吸数据，包括呼吸振幅和呼吸率，作为呼吸标签数据；获得同一时间段的数据‑标签组合作为数据样本；构建基于残差神经网络和自注意力机制的信号提取网络模型；得到最佳网络模型参数的基于残差神经网络和自注意力机制的信号提取网络模型；将待提取呼吸信号的雷达数据输入后，获得呼吸信号的提取结果；本发明能够准确有效提取出呼吸信号，能够有效提高频率分辨率和抗噪性能，大幅提高提取呼吸信号的准确率，并能够根据不同环境中的数据进行适应化的训练，无需人工调整处理算法，灵活性更好。
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公开(公告)号：CN114913610A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210671731.3
申请日：2022-06-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于指纹和指静脉的多模态识别方法，将采集到的指纹、指静脉图片，分别作为网络的独立输入，用于特征提取和分析；分别从通道与空间的维度，通过注意力机制，分析指纹与对应的指静脉之间的相关性，融合指纹与指静脉特征；使用Softmax函数，确定最终的生物特征识别结果。本方法预处理操作简单，只需要提取指纹、指静脉的ROI即可，可以最大限度地保存图像中的细节特征，减少额外的计算机资源消耗；相比于现有使用单一生物模态的生物特征识别方法，本发明提出融合指纹、指静脉图像，可显著增加生物特征的判别性特征，通过挖掘不同生物特征之间的互补性信息，提高生物特征识别系统的准确率。
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公开(公告)号：CN114913607A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210668731.8
申请日：2022-06-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于多特征融合的指静脉仿冒检测方法，利用真伪静脉图像在成像质量上的差异，将图像的噪声特征和模糊特征进行融合，来进行仿冒攻击的检测。本方法实现简单，原始指静脉图像在实现真伪鉴别的同时，可同时用于后续的身份识别，减少了额外的计算机资源消耗；相比于仅使用单一图像纹理特征的指静脉仿冒检测方法，本方法融合静脉图像的噪声特征和模糊特征，可增加真伪静脉图像的区分度，有助于提高指静脉仿冒检测的准确度；相比于传统的直接串联或并行的多特征融合方法，本方法使用加权特征融合，考虑了各特征的重要程度，减小了特征间的相互影响，提高了分类器的泛化能力。
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公开(公告)号：CN108495312B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201810224602.3
申请日：2018-03-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W12/02 , G06F21/62 , G06F16/9537 , H04W4/029
Abstract: 本发明是一种基于独立结构的猜测交互式位置隐私保护方法，包括如下步骤：步骤一：用户确定搜索域；步骤二：用户向SP发送查询信息；步骤三：SP服务器在接收到用户发送的查询信息后，会在搜索域RA中使用猜测算法生成一个可能包含用户位置的存在域GED；步骤四：用户通过智能移动设备显示接收到的GED并判断GED是否是为包含自身位置的ED；步骤五：SP根据查询内容和最终接收到的RAfinal，进行服务查询。本发明使用了现有位置隐私保护技术三种架构中最为简单、效率最高的独立结构，且避免了现有基于此结构的假位置方法的缺点，无需上传位置坐标信息，只需通过与LBS服务器进行交互确定查询域，有效的保护了用户位置隐私安全。
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